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生命不息，学习不止
题外话
周二了，今天是情人节，不知道各位掘友们有没有找到自己心仪的女朋友呢，找到的打算怎么过呢，没找到的单身狗子们又打算怎么过呢？
废话不多说，上货
数据块合并举例
上两节都说了数据块的合并引擎，但对于合并的概念还是比较模糊，举个例子解释一下
| Block Number | Block Size | Data Quantity | Time Range | Usage Frequency | Strategy |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 500 MB | 200 MB | 1-3 days | High | Merge |
| 2 | 700 MB | 600 MB | 4-7 days | Low | Split |
| 3 | 200 MB | 100 MB | 8-10 days | Medium | No Change |
| 4 | 800 MB | 700 MB | 11-14 days | High | Merge |
表格列举数据块的四种形式，
- Block Number：块的编号。
- Block Size：块的大小。
- Data Quantity：块中的数据量。
- Time Range：块中的数据时间范围。
- Usage Frequency：块的使用频率。
- Strategy：采用的策略（Merge：合并；Split：拆分；No Change：不改变）。
根据上面的图表示例即可看出，如果数据块的大小超过阈值，数据量达到阈值，数据时间范围达到阈值，使用频率低，那么ClickHouse就会采用拆分策略；如果使用频率高，那么ClickHouse就会采用合并策略。
表引擎
继续表引擎的介绍
- ReplacingMergeTree：这是MergeTree的变体，适用于替换数据而不是合并数据。
ReplacingMergeTree的原理与MergeTree类似，它也将数据表划分为多个块，并在块内排序，以便后续的快速查询。不同的是，ReplacingMergeTree允许更新数据，并在块内维护最新的数据。
当数据更新时，ReplacingMergeTree不会直接修改原始数据，而是将新的数据插入到块的末尾。在这个过程中，ReplacingMergeTree将旧的数据标记为过期，但保留在块中。当块的大小超过预先设定的阈值时，ReplacingMergeTree会对该块进行分裂，并将分裂后的数据保存到两个新的块中。这样，ReplacingMergeTree可以保证旧的数据在分裂后仍然可用，并且新的数据可以插入到适当的块中。
ReplacingMergeTree也支持聚合操作，可以快速地执行聚合操作，如求和、平均值等，并且可以提供有关整个数据集的统计信息。
你以为结束了
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